Robotik

Robotik, mühendislik, bilgisayar bilimi ve teknolojinin kesiştiği noktada yer alan disiplinlerarası bir alandır ve robotlar olarak bilinen programlanabilir makinelerin tasarımı, yapımı ve çalıştırılmasına adanmıştır. Geleneksel robotik, tekrarlayan, önceden programlanmış mekanik görevlere odaklanırken, modern manzara, Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) entegrasyonu ile temelden dönüşmüştür. Bu sinerji, makinelerin sensörler aracılığıyla çevrelerini algılamalarını, özerk kararlar almalarını ve etkileşimlerden öğrenmelerini sağlayarak, katı otomasyon araçlarından karmaşık, yapılandırılmamış gerçek dünya senaryolarında yolunu bulabilen akıllı ajanlara dönüşmelerini

Robotik Alanında Algı ve Özerklik

Bir robotun kontrollü bir kafesin dışında etkili bir şekilde çalışabilmesi için, "algılama" yeteneğine, yani duyusal verileri yorumlama yeteneğine sahip olması gerekir. Bilgisayar Görme (CV), kameralar, LiDAR ve derinlik sensörlerinden gelen görsel girdileri işleyen birincil duyusal mod olarak işlev görür. Gelişmiş derin öğrenme (DL) modelleri, robotların engelleri tanımlamasına, işaretleri okumasına veya ürünleri incelemesine olanak tanır. Ultralytics gibi teknolojiler bu alanda çok önemlidir ve NVIDIA platformu gibi gömülü donanımlarda gerçek zamanlı yanıt verebilirlik için gerekli olan yüksek hızlı nesne algılama özelliği sunar.

Robotik otonomiyi destekleyen temel ML yetenekleri şunlardır:

• Yerelleştirme ve Haritalama: Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM) gibi algoritmalar, bir robotun kendi konumunu takip ederken bilinmeyen bir ortamın haritasını oluşturmasını sağlar.
• Manipülasyon: Hassas poz tahmini, robotik kolların nesnelerin yönünü belirlemesini sağlar ve düzensiz nesneleri kavramak veya kutu içinden nesne seçmek gibi karmaşık görevleri kolaylaştırır.
• Karar Verme: Pekiştirme Öğrenimi yoluyla, ajanlar çevreleriyle etkileşime girerek ve ödül sinyalleri alarak Google gibi araştırma grupları tarafından öncülüğünü yapılan bir yöntemle optimum stratejileri öğrenirler.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Akıllı robotik teknolojisinin uygulanması, verimliliği ve güvenliği artırarak çeşitli endüstrileri yeniden şekillendiriyor.

Endüstriyel Otomasyon ve Üretim

Endüstri 4.0 paradigmasında, "cobotlar" (işbirlikçi robotlar) insanlarla birlikte çalışır. Üretimde yapay zeka kullanarak, bu sistemler görüntü segmentasyonu ile insan denetçilerin gözden kaçırabileceği montaj hatlarındaki mikroskobik kusurları tespit eder. Uluslararası Robotik Federasyonu (IFR), bu akıllı otomatik sistemlerin küresel olarak yoğunluğunda önemli bir artış olduğunu bildiriyor.

Lojistikte Otonom Mobil Robotlar (AMR'ler)

Depolar, sabit altyapı olmadan malları taşımak için AMR'leri kullanır. Manyetik bantları takip eden eski Otomatik Kılavuzlu Araçlar (AGV'ler) 'den farklı olarak, AMR'ler Edge AI ile desteklenen otonom navigasyon kullanarak engellerin etrafından dinamik olarak yeniden rota belirler. Bu yetenek, lojistikte modern AI'nın merkezinde yer alır ve tedarik zinciri verimliliğini optimize eder.

Robotik ve Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Karşılaştırması

Fiziksel Robotik ile Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) arasında ayrım yapmak çok önemlidir, çünkü iş dünyasında bu terimler sıklıkla birbiriyle karıştırılır.

• Robotik, gerçek dünyayla etkileşime giren fiziksel donanımlarla ilgilenir (örneğin, Boston Dynamics Spot robotu bir inşaat sahasını denetler).
• RPA, dijital, tekrarlayan iş süreçlerini otomatikleştiren yazılım botlarını ifade eder (örneğin, web formlarından veri toplama veya faturaları işleme).

Her ikisi de otomasyonu artırmayı amaçlasa da, robotik atomları manipüle ederken, RPA bitleri manipüle eder.

Robotik Kontrol için Vizyonun Uygulanması

Robotlara görme modellerini yerleştirmek, güvenliği sağlamak için genellikle düşük çıkarım gecikmesi için optimizasyon gerektirir. Robot İşletim Sistemi (ROS) gibi orta katman yazılımları, genellikle görme algoritmaları ile donanım aktüatörleri arasındaki boşluğu doldurmak için kullanılır. Yerleştirme öncesinde, geliştiriciler genellikle Ultralytics kullanarak özel veri kümelerini açıklamalarla donatır ve eğitim yaşam döngüsünü bulutta yönetir.

Aşağıdaki örnek, bir Python kamera görüntüsündeki detect için bir görme modelini nasıl kullanabileceğini göstermektedir. Bu, mobil robotlar için yaygın bir güvenlik gereksinimidir:

from ultralytics import YOLO

# Load a lightweight YOLO26 model optimized for edge devices
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Process a live camera feed (source=0) with a generator for efficiency
results = model.predict(source=0, stream=True)

for result in results:
    # Check if a person (class index 0) is detected with high confidence
    if result.boxes.conf.numel() > 0 and 0 in result.boxes.cls:
        print("Person detected! Triggering stop command.")
        # robot.stop()  # Hypothetical hardware interface call

Gelecek Yönelimler

Bu alanda, tek bir işleve sahip özel makinelerden ziyade, çoklu görevleri yerine getirebilen genel amaçlı robotlar yönünde bir eğilim var. Temel modellerdeki yenilikler, robotların doğal dil komutlarını anlamasını sağlayarak, teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcıların da bu robotları kullanabilmesini mümkün kılıyor. Ayrıca, tarımda yapay zeka alanındaki gelişmeler, yabani otları ayıklama, tohum ekme ve hasat yapma işlemlerini hassas bir şekilde gerçekleştirebilen, kimyasal kullanımını ve işçilik maliyetlerini azaltan tamamen otonom tarım filolarının ortaya çıkmasına yol açmaktadır. MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı gibi kurumların araştırmaları, yumuşak robotik ve insan-robot etkileşiminin sınırlarını zorlamaya devam etmektedir.